讓Ctrl+C與Ctrl+V成為電腦標配的特斯勒過世了,他做了什麼讓賈伯斯第一次見面就高呼「不可思議」?
讓Ctrl+C與Ctrl+V成為電腦標配的特斯勒過世了,他做了什麼讓賈伯斯第一次見面就高呼「不可思議」?

2020年2月16日,美國當地時間週一,電腦科學家賴瑞·特斯勒(Larry Tesler)去世了,享壽74歲。

拉里·特斯勒曾在蘋果工作了17年,擔任過蘋果的首席科學家。雖然他不像史蒂夫·賈伯斯(Steve Jobs)和比爾·蓋茲(Bill Gates)一樣家喻戶曉,但他對於早期電腦發展作出的貢獻也不可忽視,正是拉里·特斯勒讓剪下、複製、黏貼等功能成為電腦操作系統中的基礎模塊。

初次相遇,讓賈伯斯高呼「Amazing」

在加入蘋果前,賴瑞·特斯勒是施樂(Xerox)公司Palo Alto研究中心(PARC)的一名軟體工程師。當時施樂PARC的「位圖顯示」概念推動了圖形用戶界面(GUI)的發展,這吸引了賈伯斯的注意,打算前去考察。

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賴瑞·特斯勒。
圖/ 愛范兒

當時施樂的創投部門正想參與蘋果1979年的第二輪募資,賈伯斯趁機向施樂提出了一個條件:如果施樂原意向蘋果展示PARC的一系列新技術,那麼就同意施樂參投。

而負責為賈伯斯等人展示PARC技術成果的,正是賴瑞·特斯勒。當時的個人電腦基本還沒有滑鼠互動,特斯勒告訴賈伯斯,那個拖著長尾巴,長得老鼠的小配件叫做「滑鼠」。

在特斯勒展示的過程中,賈伯斯興奮得跳了起來,並揮舞著胳膊,特斯勒曾在《賈伯斯傳》中回憶了當時場景:

我每展示一部分,他都會發出驚嘆。他跳來跳去的,我都不知道他有沒有看清楚整個演示,但事實證明他是看到了的,因為他不停問問題。

當時賴瑞·特斯勒展示了編程語言Smalltalk的三項功能,但真正吸引賈伯斯的是圖形界面和位圖顯示屏幕,賈伯斯表示「看到了電腦產業的未來」。

同時賈伯斯十分驚訝施樂居然沒有將這項技術商業化,於是他打算自己做。並從施樂挖來了賴瑞·特斯勒和另外一位硬體設計師,共同負責Lisa電腦的圖形界面設計,這也被施樂和電腦行業稱為「工業史上最嚴重的搶劫行為之一」。

根據賴瑞·特斯勒的回憶,雖然當時賈伯斯不是Lisa電腦的專案負責人,但是仍然會隨時打電話給他來表達自己的想法,甚至會在凌晨兩點接到賈伯斯的電話。

讓「複製貼上」成為電腦的標準功能

雖然蘋果的Lisa電腦沒有在商業上獲得成功,但卻是第一批普及電腦操作系統的用戶界面中普及剪下、複製和貼上功能的個人電腦,而這背後離不開拉里·特斯勒的貢獻。

早在1969年,還是美國史丹佛大學電腦科學研究生的賴瑞·特斯勒,在為中半島自由大學(Mid-Peninsula Free University)創建條目時,就曾嘗試用電腦命令黏貼條目內容。

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圖/ 愛范兒

幾年之後,賴瑞·特斯勒在施樂開發了以滑鼠進行互動的圖形用戶界面,並在為施樂電腦設計文字處理軟體Gypsy時將兩者結合,來實現對文本的剪切、複製和貼上,這幾個功能鍵概念也逐漸成為了文本編輯與電腦操作系統用戶界面的標準之一。

賴瑞·特斯勒在完成Lisa電腦專案後,又加入Macintosh專案。而Macintosh圖形用戶界面也是在Lisa的基礎上開發的,這也進一步推動了「複製貼上」功能在電腦中的普及。

在賴瑞·特斯勒個人網站,個人簡介裡就有一條是「剪下、複製、黏上功能的主要發明者」。不過需要說明的是,「複製貼上」的發明者另有其人,那就是發明史上第一個電腦文字處理器的伊夫琳·貝雷津(Evelyn Berezin)。

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伊夫琳·貝雷津(Evelyn Berezin)
圖/ 愛范兒

伊夫琳·貝雷津(Evelyn Berezin)在半個世紀前發明的電腦文字處理器,就包含了「複製貼上」等基本的文檔編輯功能。這位「複製貼上之母」在2018年12月8日已經去世。

而拉里·特斯勒則將「複製貼上」成為電腦的標準功能,讓更多人用上這些功能,是當之無愧的「複製貼上UI設計之父」。

賴瑞·特斯勒在蘋果的幾個關鍵時刻

1990年,賴瑞·特斯勒開始負責牛頓(Newton)裝置的開發,據時任CEO約翰·斯卡利(John Sculley)透露,蘋果投入了約1億美元(約新台幣30億元)來開發Newton專案,但這款產品並沒有成功。

而賴瑞·特斯勒需要負上一些責任,當時他在Newton產品的一些決策事後被證明是有問題的,比如禁止蘋果手寫識別軟體應用到第三方應用上。但Newton作為平板電腦的前身,也被認為啟發了iPad的開發。

蘋果在1992年CES上展示了Newton裝置後,賴瑞·特斯勒也離開了這個專案。轉而擔任蘋果的首席科學家,蘋果共同創辦人之一的史蒂夫·沃茲尼亞克(Steve Wozniak)也曾擔任過這個職位。

儘管賴瑞·特斯勒此後很少再直接負責某個產品專案,但也在蘋果的一些關鍵節點上作出過不少貢獻。

在蘋果考慮收購賈伯斯創辦的NeXT公司時,時任蘋果執行長吉爾·阿梅里奧(Gil Amelio)其實還有另外一個選擇,同樣是由蘋果前高階主管讓-路易·加西(Jean-Louis Gassee)創立的BeOS。

不過賴瑞·特斯勒力勸吉爾·阿梅里奧(Gil Amelio)選擇賈伯斯的NeXT ,並警告他,「無論選擇誰,他們都會取代你的位置。」相比之下特斯勒更好賈伯斯,最終蘋果收購了NeXT,賈伯斯也得以重新回到蘋果。

另外蘋果在2006年將Mac電腦主處理器從IBM的PowerPC遷移到英特爾處理器,讓Mac煥發新生,背後也有賴瑞·特斯勒多年建議的功勞。賴瑞·特斯勒在2011年的一次演講中提到:

實際上,幾年前我們曾嘗試將MacOS遷移到英特爾,但那裡仍然有太多的機器程式碼,要讓它能夠同時運行兩個作業系統,真的很難。因此,我和許多高級工程師聚集在一起,我們建議首先對作業系統進行改造,然後開發我們自己的內部操作系統,最終讓它在英特爾平台上運行,從而證明這是個不斷成長、永遠不會終結的專案。

另一個讓特斯勒引以為豪的蘋果往事,則是推動蘋果收購了英國的晶片公司(Advanced RISC Machines,ARM),現在iPhone和iPad中使用的正是基於ARM架構的晶片。賴瑞·特斯勒在個人網站中寫道,「這筆不到500萬美元(約新台幣1.5億元)的投資,給蘋果帶來了超過8億美元(約新台幣242億元)的收益。」

在1997年離開蘋果後,賴瑞·特斯勒創辦了一家教育軟體公司Stagecast,還曾在亞馬遜、雅虎和23andMe等網路公司擔任過高階主管。不過特斯勒這輩子最傑出的貢獻無疑是對電腦圖形用戶界面的改變。

今天當我們在電腦上使用剪下、複製、貼上這些功能時,都應該感謝賴瑞·特斯勒,這也是對他最好的悼念。

責任編輯:林芳如、蕭閔云

本文授權轉載自:愛范兒

關鍵字: #Apple #賈伯斯
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五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承
五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承

1973 年,良興從台北光華商場一間 50 坪的電子零件行起家,半個世紀後蛻變為年營收破十億、毛利率 18% 的全通路 3C 品牌。不過,伴隨規模擴張帶來的不只是成長,還有日益加劇的管理摩擦。門市遍布全台、品項高達近萬筆,加上跨部門協作頻繁,行政耗損與知識傳承的缺口,成為這家老字號邁向下一階段的隱形天花板。

良興總經理賴志達回顧,從電子零件跨入電商、從線下擴張到 OMO 全通路、再到會員深度經營,作為 3C 零售業者,良興每一波轉型都走在同業前面。「現在輪到 AI 了。如何做到人機協作、AI 賦能,就是良興第五波轉型的核心命題。」

AI 自動化,從行政細節釋放組織戰力

轉型需要夥伴,而賴志達評估合作夥伴的標準很明確:技術能力是基本,產業知識(Domain Know-how)的深度是關鍵,回饋速度更是最終決定因素。2025 年的未來商務展上,良興選擇攜手 Data-DI,看重的正是其「策略諮詢 + AI 產品 + 落地陪跑」三軌並行的實施能力。

很快的,良興與 Data-DI 合作的第一個專案,就落在最耗費人力、卻最常被忽視的環節:會議記錄。「會議如果沒有產值、沒有效果,對企業很傷!」賴志達說,他每天參加許多會議,但跨單位協作的會議記錄長期依賴人工聆聽與逐字整理,常出現人名誤植、決策遺漏、行動項目無人追蹤,讓會議效果大打折扣。

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良興總經理賴志達
圖/ 數位時代

為了解決會議記錄的痛點,Data-DI 業務副總包威棣指出,在導入工具以前,團隊須先釐清三件事:場景是否具備落地價值、哪些流程節點適合 AI 介入,以及以終為始地掌握客戶真正想要的輸出樣貌。這些看似基本的提問,都決定 AI 能否精準落地。

確認方向後,良興與 Data-DI 成功導入 AI 會議記錄自動化系統,透過模糊比對技術校正語音辨識誤差,並將生成的雙版本報告直接回存至既有資料庫,不僅將行政人員從重複性作業中釋放,也為後續的 AI 應用奠定扎實的系統整合基礎。

賴志達分享,現在他去外部開會也會用這個工具,運用 AI 把錄音轉文字、再整理成簡報,很快就能完成,更令外部夥伴驚艷。「我認為這是很成功的案子!也提醒想做 AI 的老闆們,與其急著搞大架構,不如先從小工具讓公司嘗試 AI,建立理解和認同。」

AI 把資深員工大腦轉化為資產

補完行政效率的缺口後,良興接著切入更深層的營運核心:知識傳承。過去,頂尖銷售經驗長期鎖在少數資深員工身上,新人培訓耗時三個月,員工離職即帶走知識資本。與此同時,網路資訊發達,消費者進店前早已掌握基本規格,3C 通路門市人員要如何發揮更多價值?「我要門市的人不是死背規格,而是面對客人時,能用客人能理解的方式對話。」賴志達說。

為此,Data-DI 協助良興建置 AI 門市教育訓練系統。系統透過六大自動化關卡,串接教材生成、審核上架、AI 銷售對練與成績回報,主管僅需在核心節點審核;員工透過手機語音對練,系統依口吻、專業度、回應力等維度自動評分。賴志達表示,目標是將新人培訓期縮短至一個月,讓數十年累積的銷售智慧轉化為可複製、可傳承的企業資產。

然而,要讓這套系統真正運作,得先解決兩個根本問題:資料從哪裡來?以及訓練如何更準確?

「以前大數據時代,講的是資料要大、全、細、實;現在 AI 要做到的是準(準確)、合(合乎場景)。」包威棣說。良興不同廠商提供的素材品質參差不齊,Data-DI 除了整合內部資料,也補充加入外部市場評測內容以填補空缺,再透過人員審核機制過濾雜訊,搭配 agent 架構的多層步驟與知識限定,確保系統能精準提煉對應品類的訓練素材。

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Data-DI 業務副總包威棣
圖/ 數位時代

賴志達則看得更遠:「這些教育訓練的內容,也將成為公司未來訓練機器人很好的原料。」

Data-DI 陪跑型顧問,帶領企業 AI 轉型

良興與 Data-DI 合作的兩個專案中,雙方共同克服了長提示詞邏輯混亂、AI 幻覺污染知識庫、逐字稿讀取逾時等技術難題。邁向下一步,賴志達表示,公司各部門很早就建置 Power BI 報表,但數據豐富不等於決策清晰。「數據是土壤,如果沒有梳理,就沒有用了。」因此,他的下一個目標是活化數據資本、推動行銷自動流,以精實的人力持續驅動成長。

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良興攜手 Data-DI 推動 AI 落地,以小步快跑模式為企業創造變革。
圖/ 數位時代

包威棣則從顧問視角歸納兩個觀察:AI 導入需要高層認同、由上而下推進,像賴志達這樣持續引領良興走在業界前端的決策者,就是不可或缺的推手;而單點工具的價值,終究要累積成組織體質的轉變才算真正落地。「就像會議記錄改變了會議當責的結構,人員訓練改變了知識傳承的方式。從點狀應用走向企業變革,這種決策思路才是 AI 真正深入落地產生價值的關鍵。」

最後,對於仍在觀望AI應用的企業,他則建議:「未來 AI 導致的落差只會愈來愈大,人會變成超級工作者,企業會變成超級企業。開始做就對了,先做一個三個月的小任務,降低落差、再急起追上。」從痛點切入、小步快跑,讓組織在實作中累積對 AI 的理解與信任,這正是 Data-DI 的陪跑哲學。

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